Какие причины делают нецелесообразным применение многопоточности для выполнения вычислительных задач?

Причины, по которым многопоточность может быть нецелесообразна для вычислительных задач в Python, связаны с особенностями интерпретатора и архитектуры языка:

• GIL (Global Interpreter Lock) — в стандартной реализации Python (CPython) существует глобальная блокировка интерпретатора, которая не позволяет одновременно выполнять байт-код Python в нескольких потоках. Это ограничивает эффективность многопоточности для CPU-bound задач.

• Накладные расходы на переключение контекста — управление потоками требует ресурсов, и при большом количестве потоков производительность может ухудшаться.

• Лучше использовать multiprocessing — для вычислительно интенсивных задач в Python обычно применяют модуль multiprocessing, который запускает несколько процессов, обходя ограничения GIL и позволяя эффективно использовать несколько ядер CPU.

Таким образом, многопоточность в Python больше подходит для задач ввода-вывода, а для вычислений — многопроцессность.